La technologie de Lokad

Lokad optimise les décisions de la chaîne d’approvisionnement pour maximiser le rendement financier en utilisant les principes de la Supply Chain Quantitative. Cette perspective axée sur les finances vise à réduire les erreurs en dollars (ou en euros). Les recommandations de Lokad, telles que les listes d’achat ou d’allocation, sont équilibrées en fonction de vos besoins et contraintes spécifiques en matière de chaîne d’approvisionnement - le tout pris en compte par nos Supply Chain Scientists en utilisant la prévision probabiliste et le langage spécifique à Lokad (DSL) appelé Envision.

Ce tutoriel vidéo présente le compte de démonstration public de Lokad, dévoilant le processus d’optimisation et mettant en valeur la puissance prédictive et la flexibilité de notre solution.

Timestamps

00:00:00 Introduction à Lokad et à la Supply Chain Quantitative
00:02:16 Chapitre 1 : Comment nous préparons les données.
00:03:23 Vérifications de santé des données de bas niveau
00:04:36 Vérifications de santé des données de haut niveau
00:05:25 Chapitre 2 : Comment nous utilisons la prévision probabiliste.
00:08:05 Explication de la distribution de probabilité de la demande sur le délai de livraison
00:09:18 Programmation différentiable et son rôle dans la prévision de la demande
00:10:02 Chapitre 3 : Comment nous optimisons la chaîne d’approvisionnement.
00:10:30 Explication des principaux moteurs économiques
00:11:25 L’importance de la perspective du panier dans les stratégies de stockage
00:12:12 La logique derrière les recommandations d’achat de Lokad
00:18:01 Outils d’audit disponibles pour le client
00:19:50 Ressources d’apprentissage supplémentaires

Résumé de la vidéo

La vidéo est divisée en quatre parties, conçues pour guider clairement le spectateur à travers les différentes étapes d’un projet d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement avec Lokad. Ci-dessous se trouve un bref résumé de chaque partie avec des liens supplémentaires pour en savoir plus.

Collecte de données et vérifications préliminaires

Pipeline de données : Lokad conçoit méticuleusement un pipeline d’extraction de données automatisé, qui facilite le transfert transparent des données vitales du client. Ces données comprennent des métriques essentielles telles que l’historique des ventes, les niveaux de stock et les contraintes de la chaîne d’approvisionnement.

Transferts de fichiers et types : Pour assurer la polyvalence des transferts de données, la plateforme de Lokad prend en charge une gamme de protocoles de transfert de fichiers, notamment SFTP et FTPS. Au-delà des méthodes de transfert, la plateforme est capable de traiter une variété de formats de fichiers, y compris du texte brut, CSV, TSV et Excel.

Intégrité des données : Lokad est fier de garantir la qualité des données de ses clients et consacre beaucoup de temps à s’assurer qu’elles sont cohérentes et exemptes d’erreurs. Cela est réalisé grâce à un processus de vérification de la qualité des données en deux étapes.

Vérifications de bas niveau des données : Cela garantit l’intégrité des données et détecte les divergences tant au sein des tables qu’entre les tables.
Vérifications de haut niveau des données : Cela confirme que les données reflètent les principaux indicateurs de performance clés (KPI) du client ainsi que toutes les caractéristiques spécifiques à l’activité qui sont susceptibles d’influencer les prévisions de la demande et l’optimisation globale.

Considérations de sécurité : Du point de vue de la sécurité, Lokad accorde une grande importance à la confiance de ses clients ; ces derniers conservent le contrôle des droits d’accès à leur compte Lokad. Pour ceux qui souhaitent approfondir la protection des données, Lokad propose une FAQ complète sur la sécurité détaillant ses protocoles de confidentialité.

Prévision de la demande future

Prévision probabiliste : Les méthodes traditionnelles (telles que les prévisions de séries temporelles) se concentrent sur la prédiction d’une seule valeur, mais Lokad utilise la prévision probabiliste, qui projette toutes les trajectoires de vente possibles et leurs probabilités. La prévision probabiliste permet à Lokad de faire face à l’incertitude irréductible de la demande future, ce que ne peut pas faire une série temporelle traditionnelle.

Programmation différentiable : La gestion de la chaîne d’approvisionnement est marquée par des schémas en constante évolution, et pour y faire face, Lokad exploite les avancées de l’apprentissage automatique (ML) pour affiner en permanence la recette numérique qu’elle utilise pour générer des recommandations de décision. Fondamental à cela est la programmation différentiable, une méthode où le modèle affine continuellement la technique de prévision avec l’émergence de nouvelles données. Cela permet à la recette numérique d’évoluer en apprenant des données passées.

Traduire les prévisions en décisions d’approvisionnement

Facteurs économiques : L’approche quantitative de la chaîne d’approvisionnement de Lokad est capable de gérer un large éventail de facteurs économiques, y compris des facteurs contre-intuitifs tels que la pénalité de rupture de stock (qui est en réalité un facteur de récompense). Ces facteurs aident Lokad à quantifier les implications financières de différentes décisions en matière de chaîne d’approvisionnement.

Perspective du panier : Lokad estime que les événements de rupture de stock pour certains SKUs ont des impacts financiers inattendus et disproportionnés par rapport à leurs contributions marginales directes. En d’autres termes, certains articles, tels que les réfrigérateurs, sont généralement achetés isolément. D’autres, comme le lait et le pain, sont généralement achetés en panier, c’est-à-dire en combinaison avec d’autres biens. Ainsi, l’indisponibilité de certains SKUs peut influencer les décisions d’achat globales d’un client.

Prise de décision classée : Lokad équilibre les prévisions probabilistes et les contraintes uniques de chaque client afin de générer des listes prioritaires de décisions en matière de chaîne d’approvisionnement. Ces listes sont classées en termes de ROI généré pour chacune d’entre elles au niveau de granularité pertinent.

Surveillance des performances de la chaîne d’approvisionnement

Surveillance du tableau de bord : Lokad fournit des tableaux de bord interactifs étendus pour aider les utilisateurs finaux à déballer et à comprendre les listes de recommandations de décision. Ces outils aident le client à visualiser les prévisions de demande probabilistes, les trajectoires des stocks, les priorisations financières et la manière dont leurs contraintes de chaîne d’approvisionnement sont prises en compte dans le processus d’optimisation.

Analyse proactive : Le client a un accès constant à des analyses détaillées en temps réel, y compris le suivi des tendances des stocks, les pourcentages de rupture de stock, les estimations des ventes perdues et les opportunités de désinvestissement potentielles, afin de maximiser constamment leur retour sur investissement.

Essayez Lokad

Contactez-nous à l’adresse contact@lokad.com pour une démonstration complète - sous la direction d’un expert technique. Vous pouvez également vous inscrire pour un compte de démonstration ici.

Alternativement, vous pouvez explorer notre plateforme de test sur try.lokad.com. Vous pouvez y utiliser vos propres données et coder vos premiers scripts d’optimisation de la chaîne d’approvisionnement.

Ressources supplémentaires

Pour des articles de recherche approfondis sur la théorie et les meilleures pratiques de la chaîne d’approvisionnement, ainsi que des ressources d’étude téléchargeables, veuillez consulter notre section Apprendre.

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